Czterdzieści jeden agentów AI zgodziło się na ten sam plik markdownu

Wpisujesz npx skills add vercel-labs/agent-skills w terminalu i twój Claude Code, Cursor, Codex albo Gemini CLI dostają ten sam zestaw instrukcji, bo wszystkie czytają z jednego folderu. Edytujesz go raz, każdy agent natychmiast widzi zmianę. Vercel Labs wypuścił to narzędzie z tabelą kompatybilności obejmującą 45 agentów. Kilka tygodni temu pisałem o repozytorium Addy'ego Osmaniego, gdzie 20 procesów Agent Skills działało na Claude Code, Cursorze i Copilocie. Wtedy myślałem, że to pojedynczy hit. Teraz widać, że SKILL.md cicho stał się formatem, na który zgodziły się prawie wszystkie liczące się narzędzia agentowe.

Z czego naprawdę składa się SKILL.md

Tworzysz plik w markdownie, na górze dorzucasz nagłówek YAML z dwoma polami, name i description, i masz szkielet skilla. Pod nagłówkiem znajdują się instrukcje dla agenta: kiedy się aktywować, jakie kroki wykonać, czego unikać. Konkretny przypadek pokazuje Hajime Takeda na Towards Data Science. Zamiast za każdym razem opisywać agentowi, jak generować persony klientów do badań UX, Takeda spakował cały proces w jeden skill, z osobnym etapem walidacji, który sprawdza, czy agent rzeczywiście trzyma się zaplanowanego rozkładu segmentów. Wystarczy potem polecenie /persona generate z opisem panelu w języku naturalnym, na przykład prośba o 10 person z pokolenia Z kupujących kosmetyki w USA, a skill prowadzi agenta przez wcześniej zaprojektowaną sekwencję. W pakiecie znalazł się też skrypt Pythona do walidacji rozkładu, więc deterministyczne fragmenty zostają deterministyczne, a reszta wraca do języka naturalnego.